这一组按真实面试标准看，整体大概 61/100。方向没跑偏，但答案普遍过短，很多点只说了“关键词”，没有展开成“面试官能信服的工程表达”。如果这是正式一面，你会被连续追问。
逐题点评
Q1 评分：12/20
你的回答抓到了 3 个核心点：私域知识补充、知识时效性、降低幻觉，这是对的。
问题是你把 RAG 说成了“索引增强”，更标准的说法应该是 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。另外你没有讲清楚它的本质不是“替代模型知识”，而是“在生成前先检索外部可信上下文，再让模型基于上下文回答”。
更优表达应该是：
RAG 是一种让大模型在回答前，先从外部知识库检索相关内容，再把检索结果作为上下文输入给模型生成答案的方案。它主要解决三个问题：一是模型参数内知识不覆盖企业私域数据；二是模型知识有时间截断，无法天然知道最新文档；三是直接裸问模型容易幻觉，RAG 可以把回答约束在可追溯的资料范围内。企业里常用于知识库问答、客服助手、运维手册查询、制度流程问答等场景。
面试官可能追问你：
RAG 能不能彻底解决幻觉？
更好回答：不能彻底解决，只能显著降低。因为检索错、切分错、重排错，或者模型对检索内容理解错，仍然会产生错误答案。
Q2 评分：13/20
你把主链路说出来了：解析 -> 切分 -> embedding -> 存储 -> 查询 -> 召回 -> rerank -> 生成，这是合格线以上。
但问题很明显：你没有讲存储层、索引层、元数据，也没有讲“引用返回”和“权限过滤”，工程味不够。python-doc库 这个说法也不严谨，一般说 python-docx / PDF 解析器 / OCR / Unstructured 之类。
更优答案可以这么说：
完整链路一般分为离线建库和在线问答两部分。离线阶段先做文档接入，包括 PDF、Word、网页、Excel 等解析，然后做清洗、去噪、标题层级识别和元数据抽取；接着按段落、标题或 token 长度做 chunk 切分，并保留文档名、页码、标题、时间等 metadata；之后用 embedding 模型把 chunk 向量化，写入向量库，同时可建立 BM25 倒排索引用于关键词检索。在线阶段用户提问后，先做 query 改写或规范化，然后走向量召回和关键词召回，再做 rerank，取 top-k 片段连同引用信息一起拼进 prompt，让 LLM 基于证据生成答案，并返回出处、页码或原文片段。
你这题最容易被追问的是：
为什么 metadata 很重要？
答案：因为它决定了过滤能力和可解释性，比如按文档类型、时间、部门、权限、设备编号过滤，同时还能给最终答案返回引用来源。
Q3 评分：11/20
你的方向是对的，但答得太单薄。只提到“编号、关键词”还不够，面试官会觉得你只是听过这个词。
更完整的答法：
纯向量检索的优点是能处理语义相似问题，比如用户和文档表述不一致时，仍然可能召回相关内容。但它对精确关键词不敏感，尤其是设备编号、报错代码、接口名、制度编号、人名地名、英文缩写这类 token，语义空间里未必稳定，所以可能漏召。BM25 或关键词检索擅长精确匹配字面词，能补向量检索在专有名词和稀疏词上的不足。混合检索就是把语义召回和关键词召回结合起来，再统一 rerank，提高召回覆盖率和最终命中率。
面试官追问常见是：
那你怎么融合两路召回结果？
你可以答：常见做法是分别取 topN 后合并去重，再用 reranker 做统一排序；也可以做加权分数融合，但最终通常还是需要重排模型做最后判定。
Q4 评分：11/20
你答到了核心：chunk 大有噪声，chunk 小会丢上下文。但你把“语义缺失”说成了“语音缺失”，正式面试里要注意口误。
另外这题最好再补两个点：召回粒度 和 生成阶段上下文利用率。
更优答案：
chunk 切分直接影响召回和生成质量。chunk 太大时，一个片段里可能混入多个主题，召回虽然命中，但有效信息密度低，会把很多无关内容带进 prompt，增加噪声和 token 成本；chunk 太小时，上下文被切碎，模型拿到的只是零散句子，容易缺主语、缺条件、缺结论，导致回答不完整。实际工程里通常会根据文档结构做分层切分，比如标题+段落优先，再结合 token 长度控制，并加 overlap，尽量兼顾语义完整性和检索精度。
常见追问：
overlap 为什么需要？
答案：因为很多关键信息跨段分布，适度 overlap 可以降低边界切断带来的信息损失。
Q5 评分：14/20
这题你的判断是对的：必须结合 Agent / function calling。
但答案太短，没有讲清楚为什么“纯 RAG 不够”。真正打动面试官的是你要把这个问题拆成“文档知识”和“实时数据”两类。
更优答案：
这个场景不能只靠纯 RAG，因为问题里既有知识解释需求，也有实时数据分析需求。RAG 适合回答空压机的原理、常见异常原因、历史维修规范、告警含义等文档型知识；但“最近 7 天为什么能耗异常”本质上需要读取实时或近实时业务数据，比如设备能耗曲线、运行时长、负载率、告警记录、产量数据、维护记录等，所以必须结合工具调用或 Agent Workflow 去查 EMS/IoT/告警系统接口。更合理的方案是：先用工具拉取近 7 天数据，再结合知识库中的设备说明、阈值规则、历史案例，让模型生成分析结论和排查建议。
这里面试官大概率会追问：
为什么一定要 Agent，普通后端接口拼接不行吗？
回答：如果链路固定、输入输出明确，普通后端编排也可以；只有当任务存在动态决策、多工具选择、步骤依赖时，Agent 才更有价值。
你这一轮的主要问题
你知道概念，但还没有把答案说成“工程化表达”。
回答过短，很多地方像提纲，不像口述。
缺少术语精度，比如 检索增强生成、metadata、hybrid retrieval、rerank、引用返回、权限过滤。
没有主动补“局限性”和“取舍”，而这正是中高级面试官很爱听的。
你现在最该背的答题模板
你以后答 RAG 题，尽量套这个 4 段式：
先定义
先一句话定义它是什么。
再讲问题
它解决什么问题，为什么不是裸用大模型。
再讲链路
离线建库怎么做，在线问答怎么做。
最后讲边界
它的局限、什么时候要接工具、什么时候要混合检索。
给你一版更像面试口述的 Q1-Q5 压缩示范
Q1 简版示范
RAG 就是检索增强生成，核心是在大模型回答前，先从外部知识库里检索相关内容，再把这些内容作为上下文交给模型生成答案。它主要解决企业私域知识不在模型参数里、模型知识有时间截断，以及裸问模型容易幻觉的问题。企业里很常见，因为制度文档、产品手册、FAQ、运维知识都适合这种模式。
Q2 简版示范
完整链路一般分两部分。离线阶段先做文档接入和解析，再清洗、切分、抽 metadata、做 embedding，写入向量库，必要时还会建关键词索引。在线阶段用户提问后，先做 query 规范化，再召回、重排，把最相关片段和引用一起放进 prompt，让 LLM 基于证据回答，最后把答案和出处一起返回。
Q3 简版示范
因为纯向量检索更擅长语义相似，但对设备编号、错误码、制度编号、接口名这类精确词不稳定，容易漏召。关键词检索正好补这一块。实际工程里通常会把向量检索和 BM25 混合，再统一 rerank。
Q4 简版示范
chunk 太大，主题容易混杂，召回噪声高，还浪费上下文窗口；chunk 太小，语义上下文不完整，模型拿到的信息碎片化，回答容易缺条件和结论。一般会结合标题层级、段落结构、token 长度和 overlap 一起设计。
Q5 简版示范
这个场景不能只靠纯 RAG，因为它不仅要解释知识，还要分析最近 7 天的实时业务数据。RAG 可以提供设备说明、告警规则、排查手册，但实时能耗、运行状态、维修记录这些必须通过工具调用查接口。更合理的是 RAG + function calling 或工作流编排。
